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Les années 2020 ont été une décennie d’instabilité, de bouleversements et de risques croissants pour les chaînes d’approvisionnement. D'abord, la pandémie de COVID-19 a provoqué la fermeture d’usines, des pénuries d’approvisionnement et la saturation des ports à conteneurs, de Shanghai à Los Angeles. Depuis, des conditions météorologiques extrêmes et des conflits géopolitiques ont perturbé des voies maritimes mondiales vitales, notamment le canal de Panama et la mer Rouge, complexifiant la logistique et faisant grimper les coûts de transport pour les entreprises du monde entier. Plus récemment, la montée des guerres commerciales, l’expansion des politiques protectionnistes et le renforcement des réglementations ajoutent encore de nouveaux facteurs difficiles à maîtriser dans un paysage de la chaîne d’approvisionnement qui ne ressemble en rien à celui, relativement paisible, des années 2010.
Pour faire face à cette nouvelle complexité et renforcer la résilience de la chaîne d’approvisionnement, les entreprises se tournent de plus en plus vers le potentiel offert par l’intelligence artificielle. La dernière génération de technologies d’IA, incluant le machine learning (ML), l’IA prédictive et les grands modèles de langage (LLM), est capable d’analyser d’immenses volumes de données, d’évaluer une multitude de risques et de générer des informations précieuses pour orienter la stratégie et la prise de décision. Utilisées avec l’expertise nécessaire et des attentes appropriées, ces plateformes d’IA permettent aux professionnels de l'approvisionnement stratégique de disposer d’un outil puissant et polyvalent, apte à naviguer dans la volatilité actuelle des chaînes d’approvisionnement et à anticiper des risques inédits.
Toutefois, pour atteindre cet objectif, il est indispensable de concevoir une stratégie d’implémentation de l’IA multifacette et rigoureusement réfléchie.
Pourquoi les entreprises ont-elles besoin d’une stratégie d’IA ?
Pour apprécier pleinement l’importance d’établir une stratégie claire autour du déploiement de l’IA, il est instructif de considérer l’alternative. Imaginons qu’un fabricant automobile adopte un nouvel outil d’IA. L’investissement est réalisé avec l’espérance générale que cette technologie de pointe facilitera la gestion de la chaîne d’approvisionnement, la réduction des risques associés et, in fine, la diminution des coûts fixes. Cependant, les dirigeants de ce constructeur n’ont ni élaboré ni diffusé une stratégie de mise en œuvre pour ce nouvel outil. Les gestionnaires et autres collaborateurs sont ainsi livrés à eux-mêmes pour adopter la solution d’IA et l’intégrer à leur quotidien.
Sans directives descendantes et sans feuille de route communiquée de manière efficace, ce constructeur automobile va se heurter à d’importants obstacles. L’organisation n’a peut-être pas consacré suffisamment de temps à la formation de son personnel ni développé les compétences pointues requises pour exploiter la plateforme d’IA. Ce manque de maîtrise empêchera les professionnels de l’approvisionnement et de l’achat stratégique de tirer le meilleur parti du logiciel, compromettant la capacité de l’entreprise à rentabiliser son investissement initial et à renforcer la résilience de sa chaîne d’approvisionnement.
Si l’entreprise automobile n’a pas défini d’objectifs précis pour l’IA, la direction aura du mal à communiquer clairement aux équipes la manière d’utiliser la plateforme ni à exposer la vision à six, douze et dix-huit mois pour sa mise en place. Les professionnels pourront certes accéder au logiciel et avoir reçu une formation de base, mais ils ne comprendront pas comment s’en servir concrètement dans le cadre de leurs missions quotidiennes. Sans message cohérent et constant venant de la direction, les employés n’auront tout simplement pas l’initiative nécessaire pour intégrer activement l’IA à leurs missions.
L’absence d’une stratégie d’IA globale peut entraîner l’extrême opposé : un déploiement trop rapide et trop poussé de la solution. Dans ce cas, la technologie risque de devenir un facteur de perturbation, voire de contre-productivité, en démotivant une partie du personnel et en incitant d’autres à l’adopter sans en comprendre les limites. Dans tous les cas, se précipiter dans l’adoption de l’intelligence artificielle appliquée à la chaîne d’approvisionnement expose à de nombreux risques liés à ces outils, tout en compromettant les bénéfices attendus.
À l’inverse, élaborer un plan et mettre en place un processus défini pour l’introduction d’un nouvel outil d’intelligence artificielle au sein de la chaîne d’approvisionnement permet au logiciel de délivrer toute sa valeur dans l’entreprise. Un déploiement soigneusement piloté facilitera l’adoption massive par les équipes, encouragera la montée en compétences des utilisateurs et offrira l’opportunité aux experts de communiquer sur les usages stratégiques et les bonnes pratiques.
Stratégies essentielles pour l’implémentation de l’IA dans la chaîne d’approvisionnement
Pour tirer le meilleur parti d’une technologie, les fabricants et entreprises doivent parfaitement comprendre trois aspects : comment elle fonctionne ; quelles valeurs ajoutées elle doit leur apporter ; et quelles seront les étapes concrètes de son intégration aux opérations. Les stratégies détaillées ci-dessous accompagneront les responsables de la chaîne d’approvisionnement vers la réussite sur ces trois axes clés d’une implémentation efficace.
Définir des objectifs clairs et des responsabilités
Cela peut sembler évident, voire banal, mais un nombre étonnamment élevé d’entreprises ne définit pas de manière exhaustive ses objectifs avant de déployer un outil d’IA. « En première étape, les entreprises doivent identifier et hiérarchiser tous les leviers de création de valeur dans chaque fonction, de l’approvisionnement à la production, en passant par la logistique et, au final, le commerce », expliquait McKinsey & Company dans un article de 2021 sur l’intelligence artificielle dans les chaînes d’approvisionnement. En réalité, moins d’un tiers des entreprises menaient ce type d’évaluation initiale, se privant ainsi d’opportunités cruciales de création de valeur.
Mais préparer une stratégie IA et son déploiement ne se limite pas à définir une vision globale et des objectifs associés. Cela implique également d’identifier les cadres, responsables et collaborateurs clés qui piloteront l’implémentation, transmettront les attentes et suivront la progression. Miser sur des porteurs du projet, capables de soutenir l’intégration de la solution, permet d’éviter l’inertie du statu quo.
Développer les expertises pour optimiser l’IA
L’IA, encore très récente, n’est pas une technologie standardisée ; chaque entreprise et chaque plateforme propose une expérience différente. Dans le paysage de l’intelligence artificielle appliquée à la chaîne d’approvisionnement, il existe des solutions spécialisées dans des domaines aussi variés que la prévision de la demande, la cartographie des chaînes d’approvisionnement, la maintenance prédictive ou l’évaluation des risques. Face à ces logiciels innovants et de niche, l’ensemble des collaborateurs — y compris les plus technophiles — doit apprendre à les utiliser efficacement.
Les entreprises investissant dans l’IA pour la chaîne d’approvisionnement doivent donc développer en interne les expertises nécessaires pour en extraire la valeur maximale et former les autres utilisateurs. Lorsque la technologie est particulièrement complexe ou que son adoption s’opère à grande échelle, il peut être judicieux de faire appel à un cabinet de conseil externe. De nombreux acteurs du conseil en transformation numérique accompagnent déjà la conception de stratégies IA sophistiquées et aident les entreprises à surmonter les nombreux défis liés à l’intégration de ces technologies émergentes.
Mobiliser une gestion du changement efficace
Concept bien établi dans le domaine des opérations, la gestion du changement englobe les outils, dispositifs et processus que les dirigeants mettent en œuvre pour accompagner les périodes de transition majeures. Selon le site de management d’entreprise BNET, elle se définit comme « la coordination d’une période de transition structurée, de la situation A vers la situation B, afin de conduire un changement durable au sein de l’organisation » (source).
Si la gestion du changement s’avère utile dans de nombreux contextes, elle est particulièrement précieuse quand une entreprise adopte une technologie à grande échelle. Selon le Massachusetts Institute of Technology, certaines mesures spécifiques sont couramment utilisées lors du déploiement d’une technologie, comme : expliquer et communiquer la justification économique du changement, tisser des relations, assurer la formation et la communication auprès des équipes concernées, repenser les processus métiers ou encore créer et soutenir des groupes chargés du projet.
En somme, la gestion du changement est indissociable d’une stratégie d’implémentation efficace. Les dirigeants souhaitant réussir l’introduction de l’intelligence artificielle dans la chaîne d’approvisionnement doivent maîtriser les fondamentaux de la gestion du changement et les intégrer à leur feuille de route. Car intégrer un outil d’IA dans une entreprise ne se limite pas à gagner en efficacité ou à créer de la valeur. Il s’agit aussi d’embarquer les équipes — de convaincre, persuader, voire influencer positivement les collaborateurs pour favoriser l’adoption, sans sacrifier la motivation ni l’engagement. La gestion du changement répond à cette exigence, et les dirigeants qui l’intègrent à leur approche seront également en phase avec cette dimension.
Utiliser des données fiables et de qualité
Comme déjà abordé dans nos précédents articles, les technologies d’IA de pointe apparues ces dernières années reposent sur d’immenses volumes de données pour offrir leurs vastes capacités. En effet, ces modèles d’intelligence artificielle utilisent ces données pour s’autoentraîner et développer des compétences pointues, notamment pour anticiper la demande, prévoir les pannes, ou encore identifier les fournisseurs de rang secondaire. Leur performance dépend donc directement de la qualité des données qui leur sont fournies. Des données erronées, incomplètes ou de mauvaise qualité peuvent fausser leurs analyses, générant des recommandations ou des résultats peu fiables, voire inutilisables.
Compte tenu de ces enjeux, il est essentiel que les fabricants implémentant l’intelligence artificielle dans leur chaîne d’approvisionnement vérifient soigneusement toutes les statistiques, documents et informations utilisés par leurs outis d’IA. Ce filtrage est d’autant plus crucial dans les phases initiales d’utilisation, lorsque les premières impressions vont fortement influencer l’attitude des équipes sur le long terme.
Combiner intelligence humaine et intelligence artificielle
Aux débuts du succès fulgurant de ChatGPT en 2022 et 2023, un point de débat récurrent concernait la capacité de ces plateformes à remplacer les effectifs humains dans divers secteurs. Il est vrai que ces technologies bouleversent déjà le marché du travail, remplaçant certains métiers liés à la saisie ou l’administration de données et menaçant même des postes hautement qualifiés comme le développement informatique ou la création de jeux vidéo. Cependant, le fait que la révolution de l’IA commence à remodeler les professions ne signifie pas pour autant que ces plateformes fonctionnent comme des collaborateurs humains autonomes.
Bien au contraire. Pour répondre aux enjeux stratégiques complexes auxquels font face les professionnels de la chaîne d’approvisionnement, les outils d’IA exigent une supervision humaine constante. Si l’intelligence artificielle traite et analyse d’énormes volumes de données bien plus rapidement que les humains, elle demeure aujourd’hui dépourvue de l’expérience, de l’intelligence contextuelle et des capacités de recoupement acquises par les spécialistes du secteur. En raison de ces limites actuelles, le rôle de l’IA dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement doit être envisagé comme celui d’un partenaire : un outil qui élargit l'efficacité et l’optimisation, mais qui nécessite l’intervention humaine pour compenser ses angles morts et lacunes.
Atteindre la résilience de la chaîne d’approvisionnement à l’ère de la turbulence
Après seulement quelques années de révolution IA, les entreprises américaines adoptent massivement l’intelligence artificielle pour la gestion de leur chaîne d’approvisionnement. Une étude récente menée par l’ESN Capgemini a révélé que plus des deux tiers des organisations de la chaîne d’approvisionnement utilisent l’IA pour la traçabilité et la visibilité. Dans le même temps, 70 % des fabricants s’appuient sur ces solutions pour réaliser de la maintenance prédictive. L’élan actuel autour de l’IA dans le secteur ne s’explique donc pas seulement par un engouement technologique ou par la crainte d’être devancé alors que le secteur connaît une transformation majeure. Aujourd’hui, les experts de l’approvisionnement et des achats évoluent dans un environnement complexe, exposé à de nombreux risques, et ont besoin du plus grand nombre possible de données et d’informations exploitables.
Les fabricants et entreprises cherchant une technologie à forte valeur ajoutée, spécifiquement adaptée à la complexité de la chaîne d’approvisionnement, tireront grand bénéfice d’outils dédiés à la résilience de la chaîne d’approvisionnement. Plateforme SCRM de référence, Z2Data propose par exemple un ensemble de fonctionnalités interconnectées permettant de renforcer la visibilité, la durabilité, la conformité et la gestion des risques. Grâce à une combinaison éprouvée d’expertise humaine, d’intelligence artificielle et de vastes bases de données propriétaires, Z2Data offre à ses clients des informations précieuses pour minimiser les menaces, maximiser la transparence et reprendre le contrôle de leur chaîne d’approvisionnement.
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